Macroeconomic policy and poverty in Brazil

O Brasil é um país onde os 50% mais pobres se apropriam aproximadamente de 10% da renda agregada, e os 10% mais ricos detêm quase 50% deste mesmo. O colorário desse alto grau de desigualdade é que se uma pessoa está somente preocupada em maximizar o nível de GPD, a função de bem–estar social implícita adotada devota parte do seu peso ao bem-estar de 10% da população. Em outras palavras, a concentração brasileira de renda cria uma anomalia dentro da perspectiva de agente representativo implícito na análise macroeconômica aonde as pessoas valem aquilo que ganham. A análise da pobreza inverte esse peso estrutural da população, estipulando zero de peso para o segmento não pobre da sociedade e atribuindo pesos aos indivíduos que aumentam com suas necessidades insatisfeitas. Esse projeto estuda as conexões entre a evolução macroeconômica Brasileira recente e da pobreza. A análise é dividida em duas partes: A primeira parte descreve a evolução da pobreza brasileira e seus principais determinantes macroeconômicos durante os últimos 15 anos. A segunda parte tira proveito das mudanças da pobreza e desigualdades medidas durante o período 1993-96 para estudar seus principais determinantes macroeconômicos. Dado a maior importância do Plano Real, uma especial atenção foi dada a análise dos impactos da desinflação no nível e na distribuição de renda e a possível sinergia entre essas duas dimensões de determinação da pobreza. A terceira parte do projeto decompõe as mudanças dos diversos índices de pobreza através dos diferentes grupos dado pelas características dos chefes de família (i.e.; sexo, anos de estudo, raça, classe trabalhadora, setores de atividades, região, densidade populacional). Depois essa decomposição é avançada um passo desatrelando as mudanças nessa diferentes células de pobreza em termos de suas respectivas mudanças em termos de desigualdade da renda per capita. Esse perfil de pobreza ajuda a mapear as diferentes fontes de mudança da pobreza na análise histórica e fornece consistência interna para os exercícios de análises contra-factuais.

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.